假设遵循美国人的技术路线，中国企业的ChatGPT到了哪一步呢？_风闻

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假设遵循美国人的技术路线，中国企业到了哪一步呢？我就根据我的了解说说吧。

早期的GPT是个“大力出奇迹”的东西，注重堆算力，堆数据而少算法优化，所以当全行业被BERT模型、T5模型精巧任务设计而惊艳时，在业界对GPT评价并不高——我有资本我也能上。而这次借助指示学习和强化学习打了个翻身仗。虽然ChatGPT本身技术细节没有公开，但是类似的模型——ChatGPT前身InstructGPT，DeepMind的Sparrow都有相应的技术报告和论文，追赶的难度不在技术，而在数据和算力。

做ChatGPT得有面向文本的大模型，国内BAT、华为、浪潮、智源研究院都有相应的大模型，更容易出成果；如果没有，先要投入算力训练。

其次需要数据，OpenAI投入了40多个博士的团队标注数据，博士只是指导和审核，真正标注数据通常外包给数据标注公司，可见人数是不少的。因为需要对答案进行排序打分，强化学习所需的人类反馈数据比以前单纯的任务数据标注量大很多。但是国内也有县官产业链，并不是大问题。

最后需要算力，训练最少需要32台DGX H100超算或120台DGX A100超算，一方面，单次投入数千万甚至上亿，另一方面都是美国对我们限售的产品；如果用华为昇腾NPU，需要的机器数量和能耗会更高。

从我对自然语言处理业界的了解看，360在相关人才、技术的储备上乏善可陈，我更看好出了大模型的几家，

目前已经知道的：百度就不说了，阿里有七个团队在做ChatGPT，腾讯光算法人员就投入了上百人，某智能客服领域明星创业企业投入全公司九成人力，号称明天就发布。